edges op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "diff_of_gauss", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
• HALCON 對應:diff_of_gauss(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)
> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。
DoG(Difference of Gaussians、2 段階の異なるシグマでぼかした画像の差)
によるバンドパスエッジ/ブロブ検出。LoG の高速近似として知られる古典的手法。
HALCON の `diff_of_gauss`(Approximate the LoG operator (Laplace of
Gaussian).)に相当。
`a が狭い側のシグマ(0.5〜2.5)、b` が広い側のシグマ(1〜5)を振る ―― 両方
が使われ、`b` の方を大きくとることで帯域幅が決まる。応答は絶対値を取って
から正規化しているため符号情報は失われる。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。
• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image 作為輸入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
edges)sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · grad_dir · log · corner_response · sk_scharr
*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.